10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

工具 6个月前 (06-22) 236 人围观 0

大数据文摘出品  ID:BigDataDigest

来源:towardsdatascience

编译:小七、蒋宝尚


一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。


一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物,并且可以成为真正的生产力助推器。所以,这里有一些小提示和小技巧,有些可能是新的,但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。


Pandas中数据框数据的Profiling过程


Profiling(分析器)是一个帮助我们理解数据的过程,而Pandas Profiling是一个Python包,它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行探索性数据分析。


Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是,它们只提供了对数据非常基本的概述,对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息,且在交互式HTML报告中也是如此。


对于给定的数据集,Pandas中的profiling包计算了以下统计信息:


10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧


由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。


安装


用pip安装或者用conda安装


用法


下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。



一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告,该报告非常详细,且包含了必要的图表信息。


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还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。


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Pandas实现交互式作图


Pandas有一个内置的.plot()函数作为DataFrame类的一部分。但是,使用此功能呈现的可视化不是交互式的,这使得它没那么吸引人。同样,使用pandas.DataFrame.plot()函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢?这个时候就可以用Cufflinks库来实现。


Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起,非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。


安装



用法



是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

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右侧的可视化显示了静态图表,而左侧图表是交互式的,更详细,并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。


Magic命令


Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能,旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令%lsmagic可以看到所有的可用命令。


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所有可用的Magic命令列表


Magic命令有两种:行magic命令(line magics),以单个%字符为前缀,在单行输入操作;单元magic命令(cell magics),以双%%字符为前缀,可以在多行输入操作。如果设置为1,则不用键入%即可调用Magic函数。


接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令:


% pastebin


%pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务,可以存储纯文本,如源代码片段,然后通过url可以与其他人共享。事实上,Github gist也类似于pastebin,只是有版本控制。


在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本,并试着运行看看结果。

在Jupyter Notebook中使用%pastebin生成一个pastebin url。

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%matplotlib notebook


函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline,可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。


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%run


用%run函数在notebook中运行一个python脚本试试。



%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。


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%%latex


%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。


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查找并解决错误


交互式调试器也是一个神奇的功能,我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常,请在新行中键入%debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境,它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值,并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。


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Printing也有小技巧


如果您想生成美观的数据结构,pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

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让你的笔记脱颖而出


我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。


蓝色警示框:信息提示

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黄色警示框:警告

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绿色警示框:成功

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红色警示框:高危

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打印单元格所有代码的输出结果


假如有一个Jupyter Notebook的单元格,其中包含以下代码行:



单元格的正常属性是只打印最后一个输出,而对于其他输出,我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。


添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。


恢复原始设置:

使用'i'选项运行python脚本


从命令行运行python脚本的典型方法是:python hello.py。但是,如果在运行相同的脚本时添加-i,例如python -i hello.py,就能提供更多优势。接下来看看结果如何。


首先,即使程序结束,python也不会退出解释器。因此,我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。


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其次,我们可以轻松地调用python调试器,因为我们仍然在解释器中:


这能定位异常发生的位置,然后我们可以处理异常代码。


自动评论代码


Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行,再次命中组合将取消注释相同的代码行。


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删除容易恢复难


你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格?如果答案是肯定的,那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。


如果您删除了单元格的内容,可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。


如果需要恢复整个已删除的单元格,请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。


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结论


在本文中,我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用,能让你有所收获,从而实现轻松编码!


相关报道:

https://towardsdatascience.com/10-simple-hacks-to-speed-up-your-data-analysis-in-python-ec18c6396e6b


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